后盾網原創php視頻教程，外界對你的工作有什么誤解？
“你會修電腦嗎？”上面這句話就是我身邊很多朋友問過我的一個讓人哭笑不得的問題。是的，在我沒接觸互聯網之前，我自己也對它有個迷糊的概念，總是傻傻弄不清除什么才是互聯網，直到上了大學接觸了這個互聯網以后，眼界也多多少少分的清楚互聯網到底是什么。在我工作以后，我更是感嘆互聯網的驚人之處。
作為一個剛從學校出來沒多久的程序員，我總結出的互聯網有四點:
一、生活
現在在網上購物的人群也是越來越多，互聯網方便的人們的生活，也可以在網上查看個人需要的信息等。
二、工作
網上的工作種類很多，可以是個人的或者企業的，讓產品更加正規，讓有需要的客戶更能準確的找到。
三、個人
網上可以為自己找工作，還可以針對自己想學習的課程進行學習，來提升自己變的更優秀。
四、休閑
說到休閑可能大家就不陌生了，打游戲看視頻，是生活中再正常不過的事情，增加趣味，充實生活。
不過話說回來，有時候向親戚朋友介紹我的工作時，還真是挺讓我苦惱，一堆說詞以后親戚朋友還是不明白我是干嘛的。總之，互聯網改變了大家的生活，讓生活更加充滿樂趣，讓世界變的更加精彩，作為一個剛出道的年輕程序員，我會繼續努力，為這個世界做出一份自己的貢獻！
php網站源碼下載？
要想運行PHP代碼，你得現有一個服務器環境。
1. 在網上自己下載一個xampp，然后安裝。
2. 把你的代碼放到xampp\htdocs\里面。
3. 打開瀏覽器，輸入127.0.0.1/文件名.php
比如，你得文件有個叫index.php的，直接輸入127.0.0.1/index.php訪問，就開始執行了。
4.建議在htdocs里面添加文件夾，防止混亂。
5. 也可以將默認的htdocs目錄更改到其他位置，這個網上介紹很多。
你可以去后盾人平臺看看，里面的東西不錯
為什么facebook的hiphop把php轉換成了C？
hippop設計的初衷不是要轉換源代碼，而是要節省服務器資源。
開發來開發去，他們發現一個意想不到的收獲，就是這東西可以提升程序的執行性能，于是深挖了下去，把hippop完善起來。
2013年，他們發現這條路子不對，就廢棄了hiphop方式，轉而改用hhvm，通過虛擬機即時編譯的方式來處理它們服務器上大量的php代碼，提升服務器的執行性能。
至于為什么不把php改為編譯型語言，這個問題很有意思。如果要用編譯型語言，有很多現成的編譯型語言可以直接用啊，沒必要去改一個過來。他們的主要目的是要處理那一大堆正在成千上萬臺服務器上跑著的php代碼，讓它們跑快些，占用服務器的資源少一些，不然的話，性能倒是一回事，另外，項目一擴張，就要添置更多的硬件，就要更多人更多精力來維護，這樣滾雪球下去管理上的問題會很恐怖。
如果把php改成編譯型語言，其實就等于開發了一門新的語言。那舊的代碼怎么辦？退一步想，他們舊的代碼繼續維持用舊的方式運行，新項目就用新的語言來開發。可是開發新的語言需要時間，開發出來后，還需要開發大量的類庫，函數庫，否則這語言就沒實際用處。就像c#開發出來了，還要有.net類庫做后盾。這么做成本也太高了。
相對而言，用hiphop把php轉成c++，利用c++已有的資源是可行的。而且不用改動舊的代碼。但是這么做也有麻煩。編譯的動作比較耗時，如果有某個地方php代碼升級了，或者修復漏洞，或者因為其它原因做了改動，就得重新編譯。這還不考慮跨平臺等其他因素。
那么，最好的辦法就是現在他們采用的虛擬機即時編譯的方法。只要做好虛擬機就行了。
Python為什么這么厲害？
Python的確挺厲害的~但不是生來就那么厲害。
Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以后的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
有圖有真相：Python如此快的增長，說明了它確實十分神奇
所以說，Python并沒有像Golang等語言那么幸運，生來就備受關注；而是因為語言本身的設計特點對生態環境有著極強的適應能力，同時適時抓住了成長機遇，從而厚積薄發。
精妙的設計哲學早期的Python，在Java、PHP、JS、C++等重重包圍下，盡管受眾不廣，但仍舊得以生存，主要因為Python的設計哲學使其具備了十足的生命力。
忍不住要分享一下精妙的Python之禪（摘自Python官網），它并非出自Python創始人之手，但已被官方認可為編程原則。而精妙之處在于它不僅適用于編程，更適用于人生。原來每一個熱愛代碼的優秀編程者都是哲學家。
The Zen of Python, by Tim PetersBeautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity.Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than right now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!帶著這種哲學，Python逐漸發展成了一個特別簡明友好、容易上手、功能強大的語言，發展過程中，Python抓住了三次飛速發展的機會。
適時抓住成長機遇第一個機會，Web與敏捷開發
在受到廣泛關注之前，Python更多地是作為簡單腳本語言，配合一些系統相關工作而被運用（主要是跟Perl搶地盤）。Python開始受到廣泛關注，得益于Google的推動。Google或許不是第一家使用Python的公司，但它是第一家大規模使用Python進行Web相關開發的全球著名公司，從而有力地證明了Python能夠很好地完成Web開發相關的許多工作。
而此時互聯網正開始向快速開發轉型，開發速度對于企業，尤其是初創企業而言至關重要，因此Python簡潔便利與高效開發的特點吸引了眾多企業和組織，同期衍生出來的社區環境又為Python提供了無數優質到可以進行生產級使用的模塊和包；對比彼時PHP的模板式開發，Java的龐大繁雜，Ruby的語法新奇多變，Python為中小型企業的快速開發提供了尤為可能的解決方案，從而使得Python開始小有名氣。
第二個機會，科學計算
相較于商業開發，科學計算面向更多的是非專業的編程人員，從這個方向上來說，拋開商業化軟件不談，Python的競爭對手也是前有Fortran，后有R、Julia語言的存在，雖然歷史積累不如Fortran，抽象形式不及R，現代化和綜合性能不如Julia，但是這些卻仍然沒有妨礙Python在這個領域里大顯身手。
歷史積累不如Fortran？沒關系！借助C接口把Fortran包包裹起來讓Python用就好；
抽象形式不及R？沒關系！Python語法簡單庫還多，學習起來也不難，效率還高一丟丟，更重要的是借助這些特點能直接做產品，比R更具市場親和力；
現代化不如Julia？沒關系！Python社區大，要啥包有啥包。
更讓人們驚喜的是，借助Python的各種模塊和包，能夠十分簡單地實現之前需要折騰很久的繁雜工作，諸如訪問數據庫和表格文件，哪怕是在R語言中，仍舊需要從ODBC里一點點拿出數據；而用Python，以Pandas，一句話就能解決數據的讀甚至寫。
并且，隨著計算金融和大數據的興起，大量程序員開始投入科學計算，相較于Fortran的陳腐、R的濃厚統計數學意味以及Julia的不發達社區，Python自然而然的成了很多人的首選；而經驗豐富的程序員又更進一步推動了Python社區的發展，更多優秀的包和模塊得到了迅速推廣：
矩陣、符號、科學計算？有NumPy、SymPy和SciPy；
統計分析？有Pandas；
可視化？有matplotlib、seaborn；
……
于是，Python很快便在該領域占據了半壁江山。
第三個機會，深度學習
在較早的很長一段時間里，提到機器學習，人們往往會使用C++、Java等作為主要工具。GPGPU的出現使得計算龐雜的機器學習任務開始由CPU向GPU轉變，但研究者直接進行GPU編程，在計算復雜的模型時，不僅需要大量心智來分析算法的設計，還不得不投入大量精力解決顯卡計算開發中的工程問題，為研究增添了非常大的難度。
隨著時間的積累，更多的開源庫出現，使得機器學習中主要算法實現抽象成了一個個模塊，研究者才得以從繁雜的工程開發中解放出來。此時，代碼成了模塊的調用和描述，使用諸如C++或Java這樣繁雜的工程化語言不再是必要選擇，特別是更通用化的深度學習出現，促使研究者需要一種更加易讀、易分析的描述性語言（DSL）來解決問題。
而Python因此前在科學計算領域已有廣泛應用，加之它能很容易接入現有的C/C++庫，以及良好的可讀性，成為不少框架的必然選擇，如Theano和Caffe。同時，由于AlphaGo亮眼的表現聚焦了眾人的注意力，并隨后開源了以Python為接口Tensorflow，使得由AI熱潮帶來的學習者紛紛奔向了Python和Tensorflow。
之后，越來越多的框架都開始提供Python接口——Python能夠容易而清晰地描述模型結構，輕松解決計算中的數據輸入（無論從硬盤、數據庫、網絡中的任何一種）問題，簡單地實現可視化，并能輕易地設計為Web服務。甚至連使用Lua的Torch都實現了以Python為接口的演進版本PyTorch。至此，Python幾乎已經統治了深度學習的模型設計、訓練領域。
Python在深度學習上有多神？
正如前文所述，Python極大地減輕了深度學習研究者的心智負擔，使之得以將更多的精力集中在模型的設計、改進上。而當深度學習的研究可以集中在對模型結構、對優化算法等方面的研究上，這個領域的進展迅速也就可以被理
不妨看一個簡單的例子，此處使用Keras框架中對MNIST（手寫數字識別）數據集的深度卷積網絡的實現代碼：
讓我們詳細看看這段不到70行的代碼：加載標準數據集不過僅僅5 行，訓練部分也就寥寥數行，而其中的模型，更是簡單直白：數據順序地經過若干卷積層（Conv2D）、池化層（MaxPooling2D）、展平（Flatten）和全連接層（Dense）。
加載標準數據集僅僅5 行
訓練部分寥寥數行
這樣的一段程序，經過訓練，對于手寫數字的識別率可以達到99.25%，如果你愿意，也可以為此程序接入微信、網站，或包裝成應用程序，一切都只需要簡單的幾行代碼即可完成。
更多Python可以做到的事情請參看你都用 Python 來做什么？
所以你看，Python其實是屬于厚積薄發型選手，與其說它神，倒不如說它早就做好了準備，一直在尋找爆發的機會，Python的語言哲學值得認真品讀一番。
IT入門？
1.打好基礎很重要。學習的過程就像是蓋高樓大廈的過程，只有地基打得越牢固，大樓才能蓋得越高、越好。程序員更是如此，如果沒有扎實的基礎做后盾，怎么可能開發出好軟件呢?我們可以多看書增強理論性，可以多上機實踐，提高操作能力。不要什么都不會還不想學習，不知道自己欠缺什么，就永遠不會有進步。2.形成自己的編程風格。學習編程之初，最主要的是培養自己的邏輯思維能力何良好的編程風格，這樣無論是開發過程還是之后查缺補漏的過程，都可以很快的找到錯誤所在，及時糾正，避免造成用戶損失，這也是為自己負責。
3.多請教、多交流。軟件開發是一個團隊協作的過程，沒有哪一個軟件是一個人的成果，多多少少都會幾個人共同完成的。在學習中或者在開發中，遇到難題，可以找同伴或者是老師交流，使問題得到解決，這也是一個認清自我、彌補自己不足的過程。
4.明確學習目的。我們學編程到底是為了什么?在學習之前，弄清楚自己的學習目的很重要，目標決定方向，有的人一時興起，有些人是想以后在IT行業有好發展。但無論出于什么目的，都希望每個人都能很好的堅持下去，不要半途而廢。不要隨波逐流，看見大家都在學，自己也去學，這樣一點兒好處都沒有，我們的目標是為做一名優秀的程序員而學編程。
5.選擇一門計算機語言。現在流行的編程語言有很多，比如說C語言，Java語言以及PHP等等。要選擇一個有前景的、比較好學的，這樣學起來容易而且將來的發展機會也多。南昌北大青鳥校區的專業老師建議，在初學計算機語言時，要把它當做是一件對自己事業有幫助的好事，不要以為它很難，要“先發制敵”，在心理上戰勝對手。
以上就是關于后盾網原創php視頻教程以及外界對你的工作有什么誤解的相關回答，有更多疑問可以加微。